典枢科技加速布局“让AI走进物理世界的可信数据基础设施”

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近日，深圳典枢科技有限公司宣布完成千万级Pre-A轮股权融资。本轮融资由黄海金控、盐都国控、高曼资本联合投资。

本次融资资金将重点投入数据流通基础设施升级、具身智能数据采集产能扩张与Token工厂生态的布局，进一步完善“数据供给—数据评测—数据流通—智能应用”全链路能力，加速构建支撑AI进入物理世界的新一代数据基础设施。

产业新拐点：AI进入物理世界，真实交互数据缺口高达99%

“在数据流通领域深耕多年，我们始终能敏锐捕捉市场对数据需求的迁移。前几年以分析决策类数据采购为主，随后迎来大模型训练数据的爆发期，而近期，越来越多客户开始急切地咨询具身智能训练数据，整个市场呈现一‘数’难求的态势。”典枢科技创始人范学鹏表示。

当大语言模型逐渐成熟，人工智能开始从数字世界走向真实世界。机器人进入工厂、商超、医院、家庭等场景，模型训练所依赖的数据也发生了根本变化。具身智能更加依赖真实环境中的视觉感知、动作轨迹、人机协作、力反馈等多模态交互数据。这些数据，决定着机器人能否真正理解环境、完成任务，并不断提升泛化能力。

“数据对于机器人，就像教育对于人。”范学鹏表示，“人类通过持续学习形成认知能力，机器人同样需要依靠真实世界交互数据不断训练和迭代。未来机器人能力的上限，很大程度上取决于高质量数据供给能力。”相比大语言模型可以依托互联网规模化数据资源进行训练，具身智能所需的真实世界物理交互数据却处于高度稀缺状态。这也是典枢此次战略升级的起点。

战略升级：从数据流通，走向AI数据供给

自2021年成立以来，典枢科技一直围绕数据安全、可信、高效的流通开展布局。公司打造的典枢数据流通平台，基于可信数据空间架构，构建覆盖数据接入、治理加工、产品封装、安全流通、价值运营的全生命周期体系，逐步形成连接数据供给方、需求方、服务商及生态伙伴的数据流通网络。截至目前，平台已服务全国多个地区及行业用户，汇聚1.9万个数据产品，累计交易订单突破4万笔，为人工智能、大模型、具身智能等产业提供安全可信的数据流通能力，已成为国内数据要素流通领域的代表性平台之一。

基于对行业发展趋势的判断，以及自身在数据流通领域的长期积累，典枢科技认为，未来人工智能时代真正稀缺的并非单一数据资源，而是持续、规模化生产高质量数据的能力。

近日，由典枢科技打造的华东具身智能数据采集中心正式落地江苏盐城。

这里不仅是一个数据采集基地，更是一座面向具身智能时代的数据工厂。围绕具身智能、大模型、智能机器人等产业方向，中心将持续开展真实世界数据采集、数据清洗、数据加工、质量评测及数据产品化，持续输出符合模型训练需求的高质量数据产品。

对于典枢科技而言，这意味着公司正式完成从“数据流通平台”向“AI数据基础设施”的跃迁。

重新定义数据采集：不只是一个数采场，而是连接真实世界的数据网络

过去一年，随着具身智能持续升温，全国各地掀起了一轮数据采集场建设热潮。机器人本体企业、地方政府、科研机构纷纷布局，希望通过搭建标准化采集环境，为机器人训练提供数据来源。

但在范学鹏看来，今天行业真正缺的，并不是一个又一个数据采集场，而是一套能够持续生产、持续流通、持续创造价值的数据供给体系。“很多数据采集场，本质上仍然是项目制。”他说，“采集一次、交付一次、训练一次，数据价值就结束了。数据没有形成标准，没有进入流通，更没有形成持续复用的能力。”

更重要的是，当前大量数据仍然与机器人本体深度绑定。不同厂商采用不同硬件、不同采集设备、不同数据格式，同样一段操作数据，往往只能服务于某一款机器人、某一种模型，很难跨平台、跨厂商复用。

与此同时，单一采集场能够覆盖的任务和场景始终有限。机器人真正面对的是工厂、医院、商超、家庭等复杂多变的真实世界，而不是实验室里预设好的固定流程。这意味着，仅依靠封闭式数采场，很难支撑下一代具身智能模型对于数据规模、多样性和泛化能力的需求。

典枢没有选择继续扩建更多采集场，而是选择重新定义数据生产方式。

公司提出“通用化采集、标准化生产、市场化流通”的数据基础设施理念，希望把数据生产从项目交付，变成像工业制造一样持续运转的能力。

在这一理念下，典枢构建起一套三层递进的数据供给体系。

第一层，是标准化数据采集场。

典枢基于EGO、UMI等通用采集方案，建立标准化采集环境，通过统一采集设备、统一流程规范、统一质量标准，沉淀具身智能数据生产标准，形成可跨厂商、跨平台复用的通用数据资产。机器人本体更多承担验证角色，而不是决定数据生产方式，使数据具备更强的通用性和复用价值。

第二层，是深入真实产业场景。

典枢把数据采集从封闭空间带向开放世界。工业制造、商业零售、医疗康养、家庭服务……越来越多真实场景成为数据采集现场。机器人未来会在哪里工作，数据就在哪里产生。真实任务、真实环境、真实交互，让数据天然具备更高的训练价值，也让模型更容易形成跨场景泛化能力。真正决定机器人能力的，从来不是完成一个标准动作，而是在不同环境中反复完成同一个动作。

第三层，则是典枢最看重的方向—Human-Centric社会化数据供给网络。

互联网时代，每一个用户都是内容生产者；AI时代，每一个真实世界的参与者，都可能成为数据生产者。典枢正在探索建立覆盖全社会的数据采集网络，让真实用户在真实工作和生活场景中自然贡献交互数据，实现“工作即采集、交互即数据”。相比专业数采团队，这种模式能够以更低成本、更高效率持续覆盖真实世界海量场景，为机器人提供源源不断的数据来源。

在范学鹏看来，未来具身智能真正需要的是一张覆盖真实世界的数据供给网络。当数据采集从专业机构走向产业现场，再走向千行百业、千家万户，机器人才能真正拥有理解现实世界的能力。

质量即竞争力：从数据采集到数据智能评测，定义高质量数据标准

数据规模正在快速增长。但对于人工智能而言，数据多并不意味着模型能力强。真正决定模型效果的，是数据是否真实、是否有效、是否覆盖足够丰富的任务场景，以及是否能够被模型准确理解和学习。

“采集只是起点，质量才是核心。”范学鹏表示。

在传统数据生产模式中，数据采购方往往需要投入大量人工，对数据进行抽检、验证和二次加工。但随着模型规模不断扩大，人工质检已经难以满足未来AI产业对于数据规模和质量的双重需求。

更重要的是，行业目前仍缺少一套统一的数据质量评价体系。同一份数据，对于不同模型、不同任务、不同应用场景，评价标准可能完全不同。

什么样的数据才算高质量？

数据完整度达到什么水平？

标注准确率如何衡量？

场景覆盖是否满足模型训练需求？

这些问题，正在成为制约AI数据产业规模化发展的关键因素。

为解决这一行业难题，典枢科技联合国内领先的机器人智能技术伙伴，共同研发典衡数据质量评测大模型。典衡并不是简单的数据检测工具，而是一套面向AI训练需求的数据智能评价体系。

通过融合行业标准、模型训练需求以及人工智能评测能力，典衡能够对数据集进行自动分析，从完整性、真实性、一致性、多样性、场景适配性、标注质量等多个维度进行综合评估，并生成标准化质量报告。这意味着，未来数据交付不再只是“提供一批数据”，而是可以像工业产品一样拥有质量认证。

对于模型企业而言，典衡能够帮助其提前筛选高价值数据，降低数据验证成本，缩短训练准备周期，加速模型迭代。对于数据生产方而言，质量评测体系能够推动数据生产从经验驱动走向标准驱动，让数据真正成为可交易、可流通、可复用的数据产品。

数据要素价值释放：构建全国具身智能数据流通网络

如果说数据采集解决的是“数据从哪里来”，那么数据流通解决的，则是“数据如何创造更大价值”。相比单纯建设数据采集基地，典枢更大的战略优势，来自长期积累的数据流通能力。早在具身智能数据需求爆发之前，典枢已经围绕可信数据空间建设数据流通基础设施。

公司打造的典枢数据流通平台，通过数据接入、治理加工、产品封装、安全交付、交易撮合等能力，让原本分散的数据资源具备进入市场流通的条件。如今，随着具身智能产业快速发展，典枢正在依托这一平台建设全国具身智能数据交易专区。该专区将连接数据采集场、行业数据服务商、科研机构以及机器人和模型企业，推动具身智能数据实现标准化生产、产品化封装、安全流通和价值转化。

未来，无论数据来自典枢自建数据工厂、产业合作采集基地，还是生态伙伴贡献的数据资源，都可以通过统一平台完成：

数据接入→数据治理→产品封装→质量评测→安全交易→持续运营。

最终形成覆盖全国的数据供给网络。

典枢希望解决的，不单单是“有没有数据”的问题，更是要让数据真正像一种新型生产资料，在不同主体之间安全流动、持续创造价值。

从“一次采集、一次交付”，走向“持续流通、多次复用”。这也是数据要素市场真正释放价值的关键。

数据×Token工厂：探索AI时代的数据价值升维新模式

随着生成式人工智能持续发展，AI产业竞争正在从模型能力竞争，进一步走向知识生产能力竞争。未来，企业需要的不仅是训练模型的数据，更是能够被AI理解、调用和持续使用的行业知识。

基于这一趋势，典枢科技开始布局数据与Token工厂融合的新模式。

依托股东企业是石科技在Token基础设施领域的技术能力，双方正在探索将高质量行业数据进一步加工为AI可调用的知识资产。近日，是石科技正式发布拓元Token（Vectron）优化工厂。双方将结合典枢的数据资源优势与Token生产能力，共同打造面向产业场景的知识库和行业专属Token服务体系。例如，围绕产业制造、医疗健康、政务服务等领域，构建行业知识库和专业化AI能力，为垂直行业模型提供数据增强服务。在这一模式下，数据不再只是一次性交付的数据集，而可以进一步转化为持续服务AI应用的知识资产。通过知识库增强和Token优化能力，可以减少模型推理过程中的无效信息调用，提高有效Token使用效率，降低AI应用运行成本。

未来，公司希望实现数据价值与算力价值的双向释放，为企业提供“算力+行业数据增强”的一体化AI服务。这也意味着，数据产业正在从过去的资源交易，走向更深层次的智能生产。

以数据为基：面向AI物理世界，构建新一代数据基础设施

以本轮融资为新的起点，典枢科技正在加速构建面向人工智能时代的数据基础设施体系。

依托规模化全域数据采集体系、典衡AI智能评测能力、安全可信的数据流通平台，以及Token工厂驱动的知识服务输出能力，典枢科技正在打通“数据生产—数据评测—数据流通—智能应用”的完整产业链路。面向未来，典枢希望成为连接真实世界、数据资源和人工智能模型的重要基础设施，为AI进入物理世界提供持续、可信、高质量的数据支撑。

当机器人真正走进千行百业，数据将成为它理解世界的语言。

而典枢正在建设的，正是这条通往智能世界的数据高速路。